Segment Anything Is Not Always Perfect: An Investigation of SAM on Different Real-world Applications

要約

タイトル: 「Segment Anythingは完全ではない：現実の様々な応用におけるSAMの調査」

要約：

– 最近、Meta AI Researchは、前例のない大規模なセグメンテーションデータセット（SA-1B）で事前にトレーニングされた一般的でプロンプタブルな「Segment Anything Model（SAM）」に取り組んでいます。
– SAMの出現により、実用的な画像セグメンテーションアプリケーションの幅広い利点が生じることは疑いありません。
– 本研究では、自然画像、農業、製造、リモートセンシング、医療の分野を中心に、SAMの性能に関する一連の興味深い調査を実施しています。
– SAMの利点と制限を分析し、セグメンテーションタスクの将来的な開発についての展望を提供します。
– ただし、本研究では、新しいアルゴリズムや理論を提案することを目的としておらず、実践におけるSAMの包括的な見方を提供することを目的としています。
– この研究は、汎用的なセグメンテーションに向けた今後の研究活動を促進する洞察を提供することが期待されます。

要約(オリジナル)

Recently, Meta AI Research approaches a general, promptable Segment Anything Model (SAM) pre-trained on an unprecedentedly large segmentation dataset (SA-1B). Without a doubt, the emergence of SAM will yield significant benefits for a wide array of practical image segmentation applications. In this study, we conduct a series of intriguing investigations into the performance of SAM across various applications, particularly in the fields of natural images, agriculture, manufacturing, remote sensing, and healthcare. We analyze and discuss the benefits and limitations of SAM and provide an outlook on future development of segmentation tasks. Note that our work does not intend to propose new algorithms or theories, but rather provide a comprehensive view of SAM in practice. This work is expected to provide insights that facilitate future research activities toward generic segmentation.

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